pytorch中.data

属性和.detach()方法有什么区别？

PyTorch中的.data属性和.detach()方法都可以实现将张量从计算图中分离出来， 不参与梯度计算。但是二者还是有区别的。

.data属性是将张量的数据部分提取出来，不再与计算图有任何关系。但是该方法不会影响原始张量的requires_grad属性和梯度计算。

.detach()方法不仅会将张量的数据分离出来，还会将该张量的梯度计算结构去除， 因此后续的梯度计算将不会对该张量产生影响，并且张量的 requires_grad 属性也会被设为False。

综上所述，如果只是想简单地将张量从计算图中分离出来，不参与梯度计算，那么使用.data属性即可。如果需要进一步将该张量从梯度计算中排除，建议使用.detach()方法。